NumPy入门讲座（5）：实战演练
【摘要】
文章目录
1. 小试牛刀
2. 图像处理
3. 代码加速
4. 旋转矩阵
5. 求解线性方程组
6. 求解非线性方程（组）
7. 数值积分
8. 数据插值
8.1 一维插值 8.2 二维插值 8.3 散列数据插值到网格 8.4 高阶快插
9. 拟合
10. 数据平滑
11. k-means均值算法
...
1. 小试牛刀
前面已经说过，广播和矢量化是 NumPy 的精髓所在。所谓广播，就是将对数组的操作映射到每个数组元素上；矢量化可以理解为代码中没有显式的循环、索引等。如果用循环结构遍历 NumPy 数组，显然不符合 NumPy 的思想。可以说，使用 Numpy 的最高境界就是避免使用循环。如果代码中存在遍历 NumPy 数组的结构
文章来源: xufive.blog.csdn.net，作者：天元浪子，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：xufive.blog.csdn.net/article/details/103575682
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